유전 알고리즘(Genetic Algorithm )
Genetic Algorithm * 존 홀랜드(John Holland)가 1975년에 저서 "Adaptation on Natural and Artificial Systems" 에서 처음 소개한 최적화 기법 * 실제 생물
Genetic Algorithm * 존 홀랜드(John Holland)가 1975년에 저서 "Adaptation on Natural and Artificial Systems" 에서 처음 소개한 최적화 기법 * 실제 생물
Upload 책 제목의 어원인 "Essential"이란 "필수적인" 이란 뜻을 의미하는 영어단어이다. 에센셜리스트는 이 단어를 중심으로 살아가는 사람을 뜻하고, 에센셜리즘은 이
배경 * Let's Encrypt와 Cloudflare DNS를 연동하려다 Renewal 횟수가 5회를 넘어가서 Blog 접속 불가상태가 한동안 이어졌다. * 그래서 잠시 Let's Encrypt를 대체해서
Model Criteria * Model은 다음 기준이 고려될 때 좋은 모델로 평가될 수 있다. * Model should be simple * Model World는 Real World를 단순하게 형상화 한 것으로,
Bayesian Optimization * Bayesian Optimization은 Training을 통해 파악하게 되는 Parameter와 별개로, 사전에 사람이 직접 입력해야 하는 HyperParameter를 최적화하기 위한 방법으로 아래와 같은 식과 같이 임의의
정보 * 저자 / 출판사: 윤대현,장은지 / 인플루엔셜 * 윤대현님: 현 서울대병원 정신건강의학과 교수 * 장은지님: 전 맥킨지리더십센터장 * 핵심키워드: 멘탈, 마음, 자기연민 * 점수: 3.5 / 5 * 구매링크: 링크
모델 선정시 요구사항 * 현재 가지고 있는 이미지 데이터 규모 * 중복이미지 검출시 정확도 * Inference 시 실시간 여부 쓸 수 있는 기술 * FileName: File Naming Scheme에
팀장이 실무까지 하면서 팀을 매니징하는 것은 매우 어렵다. 따라서 팀장으로서 적절히 업무는 위임을 잘하는 것도 기술이다. 그리고 위임을 하기 위해서는 팀원에 대한 적절한 신뢰가
배경 * CEO Staff의 위치를 벗어나 프로덕트 실무로 팀을 이끈지 이제 한 달이 막 지나갔다. * 정말 많은 일들이 있었고, 이런 일로 팀들간에 조율이 필요할 수도
Why? * List Comprehension이 익숙치 않아 연습차원에 기존 Evaluation Metric을 줄여보려는 시도로 작성 * 작성하는 김에 numpy, sklearn, torch 모두 작성. * $RMSE = \sqrt {\sum\limits_{i=
어떤 모델인가? * Topic Modeling 기법 중 하나이다. * BERT 기반 Embedding + Class-based TF-IDF를 사용한 것이 아이디어의 핵심이다. 구조 * 크게 세 단계로 나눠서 볼
시작하면서 * 이전에 Random Variable에 대한 글을 작성했던 적이 있다. 현재 우리가 관측하고 있는 숫자는 사실 여러 가능성 중 일부가 관측된 형태라고 볼 수 있다.